1、目前，在出行者信息服務領域，對于信息服務的研究大都是從信息本身及其影響出發(fā)，只考慮信息的全面性、準確度和實時性，以及面對大量出行信息時出行者由于有限理性難以正確識別、分析和應對這些信息，無法做出正確的選擇，產生過激反映、集聚反映等現(xiàn)象。而本文從出行者個體需求差異的角度出發(fā)，采用決策樹方法來歸納出行者對各類出行信息的個性要求，利用Agent技術具有的智能性、學習性等特點幫助出行者處理出行信息，以實現(xiàn)更高級的信息服務，并使用移動處理的方法來

2、構建出行者信息服務網(wǎng)絡。
　　本文分析了個性化信息服務中信息表達方式、需求、分類以及提供策略等方面的問題，從信息服務層次的角度賦予個性化信息服務新的內容。通過對比各種信息服務的提供方式，說明采用移動設備的方式是提供個性化信息服務的最佳途徑。在此研究基礎上，建立了ITS信息服務網(wǎng)絡結構模型，結合Agent技術建立了信息服務終端模型，并定義了各組件的功能。
　　對用戶信息需求的求解問題，本文采用了機器學習中的C5.0決策樹算法。

3、該算法以信息增益率來劃分，執(zhí)行效率和計算效率高，能夠生成較為容易理解的規(guī)則，而規(guī)則正是用戶對信息個性需求的體現(xiàn)。此外，文章通過實例驗證了該算法的有效性。
　　本文利用starlogo軟件對個性化出行信息服務中的駕車出行信息服務進行仿真，通過仿真由有普通信息服務的出行者和具有個性化信息服務的出行者所組成的動態(tài)混合路網(wǎng)，獲得出行總時間、出行總距離、實時交通流分布、平均車速變化曲線以及仿真運行時間等數(shù)據(jù)，借助這些數(shù)據(jù)分析ITS應用中個性